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Rappel... • Systèmes dynamiques: – discrets; – continus. (valeurs propres complexes)

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Rappel. Systèmes dynamiques: discrets; continus. (valeurs propres complexes). Aujourd’hui. Orthogonalité. Produit scalaire, module; Ensembles orthogonaux. 13. Orthogonalité. - PowerPoint PPT Presentation

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Page 1: Rappel

Rappel...

• Systèmes dynamiques:– discrets;– continus.

(valeurs propres complexes)

Page 2: Rappel

Aujourd’hui

• Orthogonalité.– Produit scalaire, module;– Ensembles orthogonaux.

Page 3: Rappel

13. Orthogonalité

L’équation Ax = b n’a souvent pas de solution. On cherche alors une solution telle que la distance entre A et b soit la plus petite possible.

Distance: (.)2

xx

Page 4: Rappel

Géométriquement

x

x1 x2

d < d1

d2d1

d < d2

Orthogonalité

d

x

Page 5: Rappel

Produit scalaire, module et orthogonalité

Nous allons reprendre des concepts qui nous sont très familiers dans R2 et R3, soit la distance, la longueur et l’orthogonalité (« perpendicularité »), et les placer dans le contexte de Rn.

Vecteurs dans Rn

Page 6: Rappel

Produit scalaire

Le produit scalaire de deux vecteurs, u et v, est donné par:

n

jjjnn

n

nT vuvuvuvu

v

v

v

uuu1

22112

1

21

vuvu

Page 7: Rappel

Produit scalaire (suite)

• Processeurs DSP (TMS320).

• Le résultat est un scalaire.

• En anglais: dot product, inner product.

Page 8: Rappel

Propriétés du produit scalaire

Soit u, v et w des vecteurs dans Rn, et soit c un scalaire. Alors

a. u . v = v . u

b. (u + v) . w = u . w + v . w

c. (cu) . v = c(u . v) = u . (cv)

Page 9: Rappel

Propriétés du produit scalaire (suite)

Soit u, v et w des vecteurs dans Rn, et soit c un scalaire. Alors

d. u . u 0, et u . u = 0 si et seulement si u = 0

e.

p

iiipppp

p

iii cccccc

11111

1

wuwuwuwuuwu

Page 10: Rappel

Module d’un vecteur

Le module d’un vecteur v est le scalaire||v|| 0 défini par:

n

jjn vvvv

1

2222

21|||| vvv

et ||v||2 = v . v

Page 11: Rappel

Distance entre deux vecteurs

Pour des vecteurs u et v dans Rn, la distance entre u et v, qu’on écrit dist(u,v), est le module du vecteur u - v. Autrement dit:

dist(u,v) = ||u - v||

Page 12: Rappel

Vecteurs orthogonaux

v ||u - (-v)||

-v

u||u - v||

Page 13: Rappel

Orthogonalité

Deux vecteurs u et v dans Rn sont orthogonaux (l’un par rapport à l’autre)

si u . v = 0.

Page 14: Rappel

Théorème de Pythagore

Deux vecteurs u et v sont orthogonaux si et seulement si

||u + v||2 = ||u||2 + ||v||2

Page 15: Rappel

Complément orthogonal

1. Si un vecteur z est orthogonal à tous les vecteurs d’un sous-espace W, on dit que z est orthogonal à W.

2. L’ensemble de tous les vecteurs z orthogonaux à un sous-espace W est appelé le complément orthogonal de W et est dénoté par W.

Page 16: Rappel

Propriétés du complément orthogonal

1. Un vecteur x est dans W si et seulement si x est orthogonal à chacun des vecteurs d’un ensemble engendrant W.

2. W est un sous-espace de Rn.

Page 17: Rappel

Sous-espaces fondamentaux d’une matrice et complément orthogonal

Soit A une matrice n n. Alors le complément orthogonal de l’espace des lignes de A est le noyau de A, et le complément orthogonal de l’espace des colonnes de A est le noyau de AT.

(Row A) = Nul A (Col A) = Nul AT

Page 18: Rappel

Angles dans R2 et R3

u . v = ||u|| ||v||cos

Page 19: Rappel

Ensemble orthogonal

Un ensemble de vecteurs {u1, u2,..., up} dans Rn est appelé ensemble orthogonal si chaque paire de vecteurs distincts provenant de cet ensemble est orthogonale, c’est-à-dire si

ui . uj = 0 pour i j

Page 20: Rappel

Théorèmes sur les ensembles orthogonaux

Si S = {u1, u2,..., up} est un ensemble orthogonal de vecteurs non nuls dans Rn, alors S est linéairement indépendant et est donc une base pour le sous-espace engendré par S.

Page 21: Rappel

Base orthogonale

Une base orthogonale pour un sous-espace W de Rn est une base pour W qui est aussi un ensemble orthogonal.

Page 22: Rappel

Théorème sur la représentation unique

Soit {u1, u2,..., up} une base orthogonale d’un sous-espace W de Rn. Alors chaque vecteur y dans W possède une représentation unique selon une combinaison linéaire des vecteurs u1, u2,..., up.

Page 23: Rappel

Théorème sur la représentation unique (suite)

En fait, si

p

jjjpp ccc

111 uuuy

alors

pjcjj

jj ,,1,

uu

uy

Page 24: Rappel

Projection orthogonale

On désire décomposer un vecteur y Rn en une somme de deux vecteurs, l’un multiple de u Rn et l’autre orthogonal à u.

y = + z, où = u et z u.y y

Page 25: Rappel

Projection orthogonale (suite)

u

yyyz ˆ

uy ˆ

Page 26: Rappel

Déf: Projection orthogonale

La projection orthogonale du vecteur y sur le vecteur u est donnée par

La composante du vecteur y orthogonale au vecteur u est donnée par

uuu

uyy

ˆ

uuu

uyyy-yz

ˆ

Page 27: Rappel

Interprétation géométrique

u2

y

u1

1y

2y

Page 28: Rappel

Ensemble orthonormal

Un ensemble orthogonal de vecteur unitaire est appelé ensemble orthonormal.

Page 29: Rappel

Théorème sur les matrices ayant des colonnes orthonormales

Une matrice U m n possède des colonnes orthonormales si et seulement si UTU = I.

Page 30: Rappel

Propriétés des matrices ayant des colonnes orthonormales

Soit U une matrice m n ayant des colonnes orthonormales, et soit x et y deux vecteurs dans Rn. Alors

a. ||Ux|| = ||x||

b. (Ux) . (Uy) = x . y

c. (Ux) . (Uy) = 0 si et seulement si x . y = 0

Page 31: Rappel

Application aux matrices carrées

Une matrice orthogonale est une matrice carrée U telle que

U-1 = UT

colonnes orthonormales

lignes orthonormales

Page 32: Rappel

Prochain cours...

• Projections orthogonales.

• Procédure de Gram-Schmidt